01.算法总结

猫狗队列

注意：

查找了一些网上的写法，发现很多样本再处理pollAll pollDog pollCat方法的时候，并不是如下边的要求弹出所有，原因不详，以我对文字的
敏感性来说，这种只弹出一个的方式是错误的，奈何很多公司的算法题
答案也是如此，所以暂且先这样处理，你完全可以添加一个循环将所有
元素弹出

实现一种猫狗队列的结构，要求如下：

用户可以调用add方法将cat类或者dog类的实例放入队列中；
用户可以调用pollAll方法，将队列中所有的实例按照队列的先后顺序依次弹出；
用户可以调用pollDog方法，将队列中dog类的实例按照队列的先后顺序依次弹出；
用户可以调用pollCat方法，将队列中cat类的实例按照队列的先后顺序依次弹出；
用户可以调用isEmpty方法，检查队列中是否还有dog和cat的实例；
用户可以调用isDogEmpty方法，检查队列中是否还有do的实例；
用户可以调用isCatEmpty方法，检查队列中是否还有cat的实例。

public class CatDogQueue {
    private LinkedList<PetHolder> dogs;
    private LinkedList<PetHolder> cats;
    private int order;

    public CatDogQueue() {
        dogs = new LinkedList<>();
        cats = new LinkedList<>();
        order = 0;
    }
    public void add(Pet pet) {
        if ("cat".equals(pet.getPetType())) {
            cats.add(new PetHolder(pet, order++));
        } else if ("dog".equals(pet.getPetType())) {
            dogs.add(new PetHolder(pet, order++));
        }
    }
    public void pollAll() {
        if (!dogs.isEmpty() && !cats.isEmpty()) {
            if (dogs.peek().getOrder() < cats.peek().getOrder()) {
                dogs.poll();
            } else {
                cats.poll();
            }
        } else if (!dogs.isEmpty()) {
            dogs.poll();
        } else if (!cats.isEmpty()) {
            cats.poll();
        }
    }
    public Dog pollDog() {
        if (!dogs.isEmpty()) {
            return (Dog) dogs.poll().getPet();
        }
        return null;
    }
    public Cat pollCat() {
        if (!cats.isEmpty()) {
            return (Cat) cats.poll().getPet();
        }
        return null;
    }
    public boolean isEmpty() {
        return dogs.isEmpty() && cats.isEmpty();
    }
    public boolean isCatsEmpty() {
        return cats.isEmpty();
    }
    public boolean isDogsEmpty() {
        return dogs.isEmpty();
    }
}

class Pet {
    private String type;
    public Pet(String type) {
        this.type = type;
    }
    public String getPetType() {
        return this.type;
    }
}

class PetHolder {
    private Pet pet;
    private long order;
    public PetHolder(Pet pet, long order) {
        this.pet = pet;
        this.order = order;
    }
    public Pet getPet() {
        return this.pet;
    }
    public long getOrder() {
        return this.order;
    }
    public String getEnterPetType() {
        return this.pet.getPetType();
    }
}

class Cat extends Pet {
    public Cat() {
        super("cat");
    }
}

class Dog extends Pet {
    public Dog() {
        super("dog");
    }
}

用两个栈实现队列，支持队列的基本操作(add,poll, peek)

简单分析：
1.先进先出，那么两个栈结合刚好满足这一点
2.两个栈顺序操作，全部添加到第一个栈之后，当要开始出的时候再往第二个栈中添加，从而保证先进先出的特性

public class QueueMadeOfStack {

    private Stack<Integer> pushStack;
    private Stack<Integer> popStack;

    public QueueMadeOfStack() {
        pushStack = new Stack<Integer>();
        popStack = new Stack<Integer>();
    }
    
    public void add(int value) {
        pushStack.push(value);
    }
    
    public int poll() {
        if(popStack.empty() && pushStack.empty()) {
            throw new RuntimeException("queue is empty");
        }else if(popStack.empty()) {    
            while(!pushStack.empty()) {
                popStack.push(pushStack.pop());
            }
        }
        return popStack.pop();
    }
    
    public int peek() {
        if(popStack.empty() && pushStack.empty()) {
            throw new RuntimeException("queue is empty");
        }else if(popStack.empty()) {    
            while(!pushStack.empty()) {
                popStack.push(pushStack.pop());
            }
        }
        return popStack.peek();
    }
}

设计一个有获取最小值功能的栈，支持栈的基本功能，额外郑家一个getMin方法，要求pop,push,getMin时间复杂度为O(1)。可以使用现成的栈结构

简单分析：需要满足的要求大概如下：
1.先进后出
2.未进数据之前，为空，出完数据之后为空，所以如下实现中，pop使要保证两个stack都要pop干净

public class StackGetMin {
    Stack<Integer> stack = null;
    Stack<Integer> stackMin = null;
    public StackGetMin(){
        stack = new Stack<Integer>();
        stackMin = new Stack<Integer>();
    }
    
    public int size(){
        return stack.size();
    }
    
    public int pop(){
        
        if(!stackMin.empty()){
            stackMin.pop();
        }
        if(!stack.empty()){
            return stack.pop();
        }
        return 0;
    }
    
    public void push(int i){
        stack.push(i);
        if(stackMin.empty()){
            stackMin.push(i);
        }else{
            int temp = stackMin.peek();
            if(i < temp){
                stackMin.push(i);
            }
        }
    }
    
    public int getMin(){
        if(!stackMin.empty()){
            return stackMin.peek();
        }
        return 0;
    }
}

快速排序

通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序 的平均时间复杂度为O(NlogN),是冒泡排序的一种改进版。

注意，最外层的判断必不可少

public static void sortAgain(int [] s,int a,int b) {
        if(a <b) {
            int low = a;
            int high = b;
            int key = s[a];
            while(low < high) {
                while(low < high && s[high] >= key) {
                    high --;
                }
                if(low < high) {
                    s[low++] = s[high];
                }
                while(low < high && s[low] < key) {
                    low++;
                }
                if(low < high) {
                    s[high--] = s[low];
                }
            }
            s[low] = key;
            sortAgain(s, a, low-1);
            sortAgain(s, low+1, b);
        }
    }

冒泡排序

冒泡排序重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

1.比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个；
2.对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；
3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
4.重复步骤1~3，直到排序完成。

public static void bubble(int [] s) {
        for(int i = 0 ; i < s.length - 1;i++) {
            for(int j = 0;j<s.length -1 -i;j++) {
                if(s[j] > s[j+1]) {
                    int temp = s[j];
                    s[j] = s[j+1];
                    s[j+1]=temp;
                }
            }
        }
    }

未完，待续...